开源大数据平台 E-MapReduce

云栖社区开源大数据专题回顾、后Hadoop时代圆桌讨论、Hadoop上云的冰与火、Flink的未来、城市大脑、大数据时代几个关键问题剖析

云栖大会开源大数据分享、空间大数据、银行大数据、Hbase迁移到EMR、机器学习python、R及TensorFlow深度学习

本周关注：意图搜索、hadoop3.0、大数据架构BI、大数据农业应用

集群，特别是包年报月集群，在使用过程中，可能会有新的安装第三方软件，修改集群运行环境的需求。 E-MapReduce控制台1.5.0版本提供了集群脚本的功能，可以在集群创建好后批量选择节点，运行您指定的脚本，以实现个性化的需求。

阿里云E-MapReduce从EMR-2.1.0版本镜像开始，Presto组件默认就支持访问oss数据了，不再需要引导操作额外支持。

阿里云E-MapReduce从EMR-2.1.0版本镜像开始，将在VPC集群中提供MetaService服务。

本周关注：大数据部门、数据科学家、机器学习发展与机遇、spark2.0 Structured Streaming、Hbase运维、Sqoop、Flink的第一本书籍。

HAWQ是一种基于HDFS的MPP(Massively Parallel Processing) SQL引擎，支持标准SQL/事务处理，性能比原生Hive快几百倍。本文介绍在E-MapReduce集群上面如何搭建HAWQ。

本周关注：大数据教育、翻译行业应用，大数据与管理的关系、hadoop与mpp的关系、Facebook 60T+的spark应用

csv文件导入HBase

本周关注：马云谈云计算、大数据、人工智能未来三十年，E-MapReduce存储计算分离，真实的大数据故事，spark session及spark mmlib、presto+oss

大家在使用E-MapReduce的时候，都想对E-MapReduce的集群环境细节有些了解。这里根据实践，总结一下E-MapReduce集群环境与应用启动与停止，供大家在实际使用中进行参考。

spark2.0已经发布，本期整理了一些spark的好文（包括最佳实践、原理等）推荐给大家。

大数据人才状况；大数据平台相关：数据采集、数据指标的量化、大数据平台建设的选型；性能优化相关：hive、hbase、jvm gc的优化；

本周包括 全景洞察大数据全貌、数据分析师的职业规划、打造智能聊天机器人、E-Mapreduce的相关实践及动态、最近值得关注的大数据会议。

Storm 使用指南 集群创建 目前E-MapReduce已经支持了apache社区的1.0.1版本的storm。用户可以通过选择E-MapReduce 最新的镜像版本EMR-2.0.0（以及后续的以上版本），通过在控制台软件列表中勾选storm软件进行安装，选择完毕后即可登录到master节点

我们从大数据的特征说起，谈到了大数据的价值，再聊什么时候做，谁去做，选择什么平台，最后聊到了怎么做的问题。通过对一些真实的场景分析，了解了大数据的全貌。

E-MapReduce的HBase集群中使用Hue，方便用户访问查询数据

Presto架构 Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构，由一个Coordinator节点，一个Discovery Server节点，多个Worker节点组成，Discovery Server通常内嵌于Coordinator节点中。Coordinator负责解析SQL语句，生

本文简单介绍了，如何在E-MapReduce上提交Oozie workflow job。提供了可以直接下载运行的示例代码，欢迎使用。

本次发布包括： 修改了界面的版本选择，新增了2.0.0版本，隐去了1.x版本（用SDK仍然可以继续创建，但我们强烈建议升级到最新版本），合并了Hadoop和HBase的版本选择。 Hadoop版本进行了升级，2.6.0 -> 2.7.2 集群JDK版本升级，1.7.0 -> 1.8.0 新增

Apache Phoenix是构建在HBase上的SQL中间层，它可以让开发者使用SQL语言对HBase进行相关操作，E-MapReduce在emr-2.0.0版本开始支持集群预装Phoenix，本文对此进行了介绍。

云上Hadoop之最佳实践

E-MapReduce的emr-2.0.0以下(emr-2.0.0已默认集成Phoenix)的HBase集群中并不包含Phoenix，也没有启动yarn，下面介绍一种通过创建集群时设置的引导操作来完成集群上Phoenix的部署。

在最新版本的EMR-1.3.0已经解决了hive comment中文乱码问题。如果已经申请了包年包月的集群，用的是老版本，那么可以过下面介绍的步骤解决这个问题。

阿里云李津谈布局专有云的深层用意，2016年杭州第四次spark meetup见闻

运行于云端的Hadoop——数据即服务的论证，预先知晓Hadoop3.0新特性。

最近有使用E-MapReduce的同学咨询如果将zeppelin中的表表数据进行共享。这里就介绍一下在Aliyun E-MapReduce的集群中使用ZeppelinHub来进行notebook和报表的分享。

大数据的未来就像在沙子里淘金

最近在做日志采集相关的开发，了解了flume原理和实现，转载一篇文章，一起学习。

广告有，技术也有。云化是方向，新技术需要很强的把控力；spark还是最火的。

浅谈大数据在传统行业的落地之痛，Spark如何简化大数据工作

本文介绍了三种HBase数据写入的方法（1种多线程，2种mapreduce），并介绍了各类性能调优的方法

图的最大价值是它会推动我们去注意到那些我们从未预料到的东西。 – John Tukey Spark 1.4中对Spark UI进行改进，更加突出可视化的效果。我们来看一下他的主要的改动，主要包含三个方面： Spark事件的时间线视图 执行的DAG图 Spark Streaming 的可视化

目前Aliyun E-MapReduce支持了zeppelin和hue，在Aliyun E-MapReduce集群上可以很方便的使用zeppelin和hue。本文将详细介绍如何在Aliyun E-MapReduce玩转Zeppelin和Hue！

sqoop简介 sqoop是什么 Sqoop是一款开源的软件工具，提供了Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的功能。可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 在E-MapReduce集群中使用sqo

第二期准备了一些本周好的大数据技术的文章；列了近期一些大数据会议；业务方面还是大数据+各种各样的点，没有过多的列出；大数据融资领域还是融资不断；E-Mapreduce团队计划下周发布VPC方案，敬请期待；Aliyun-emapreduce-demo发布在github上，敬请关注。

市场在发生剧烈的变化，未来10年后的大公司有可能就是现在的小公司。技术也正在发生快速的变革，未来，谁说得好呢？！

今天过来参加《china hadoop summit》，听了不少的场次。从技术栈上分类，大致为了 硬件、linux等基础软件、hadoop生态圈、分析与应用。我目前主要关注底层的软件技术，主要听了sql on hadoop及hadoop系统架构两个分会场的一些内容。

谈下这次参加中国hadoop技术峰会的收获，两天大约听了20场次，上午的是必听的，下午就听了一些关心。大数据峰会肯定是包括技术和技术之上的应用的。各个公司结合自己的业务特点来构建集群，特别听到了电信和银行类的公司在用hadoop或者尝试去用。应用的情况简单的出出报表，复杂点可能会涉及到一些机器学习和

在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。

yarn版本的hadoop无论是从架构上面还是软件设计的层面上面都比原始的hadoop版本有较大的改进。在架构方面，我们认为yarn模式是新一代的框架，这个在官方等丛多的资料中说明得很详细了。在软件设计方面，我认为主要有以下的一些大的方面的改进：服务生命周期管理模式、事件驱动模式、状态驱动模式

目前网站的一些业务数据存在了数据库中，这些数据往往需要做进一步的分析，如：需要跟一些日志数据关联分析，或者需要进行一些如机器学习的分析。在阿里云上，目前E-Mapreduce可以满足这类进一步分析的需求。

以前一篇博客，从宏观描述了云梯1当时整体生态，年底了，笔者再梳理下软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很多新的软件出现